import numpy as np
import math as m

class MAUT:
    def __init__(self, DecisionMatrix, weight, q):
        '''
        假设只有效益型
        :param DecisionMatrix: 决策矩阵
        :param weight: 属性权重
        :param q: q值
        '''
        self.matrix = DecisionMatrix
        self.weight = weight
        self.q = q

    def addition(self,Ivq1,Ivq2,q):
        '''
        加法
        :param Ivq1:区间值
        :param Ivq2:区间值
        :param q:q值
        :return:
        '''
        a,b,c,d=Ivq1[0][0],Ivq1[0][1],Ivq1[1][0],Ivq1[1][1]
        e,f,g,h=Ivq2[0][0],Ivq2[0][1],Ivq2[1][0],Ivq2[1][1]
        u1=(a**q+e**q-(a**q)*(e**q))**1/q#(a^q+e^q-(a^q)*(e^q))的开q次方
        u2=(b**q+f**q-(b**q)*(f**q))**1/q#(b^q+f^q-(b^q)*(f^q))的开q次方
        v1=c*g
        v2=h*d
        return ([u1,u2],[v1,v2])

    def subtraction(self,Ivq1,Ivq2,q):
        '''
        减法
        :param Ivq1:区间值
        :param Ivq2:区间值
        :param q:q值
        :return:
        '''
        a,b,c,d=Ivq1[0][0],Ivq1[0][1],Ivq1[1][0],Ivq1[1][1]
        e,f,g,h=Ivq2[0][0],Ivq2[0][1],Ivq2[1][0],Ivq2[1][1]
        u1=a*g
        u2=b*h
        v1=(c**q+e**q-(c**q)*(e**q))**(1/q)
        v2=(d**q+f**q-(d**q)*(f**q))**(1/q)
        return ([u1, u2],[v1, v2])

    def multiplication(self,Ivq1,Ivq2,q):
        '''
        乘法
        :param Ivq1:区间值
        :param Ivq2:区间值
        :param q:q值
        :return:
        '''
        a, b, c, d = Ivq1[0][0], Ivq1[0][1], Ivq1[1][0], Ivq1[1][1]
        e, f, g, h = Ivq2[0][0], Ivq2[0][1], Ivq2[1][0], Ivq2[1][1]
        u1 = a * e
        u2 = b * f
        v1 = (c ** q + g ** q - (c ** q) * (g ** q)) ** (1 / q)
        v2 = (d ** q + h ** q - (d ** q) * (h ** q)) ** (1 / q)
        return ([u1, u2], [v1, v2])

    def division(self,Ivq1,Ivq2,q):
        '''
        除法
        :param Ivq1:区间值
        :param Ivq2:区间值
        :param q:q值
        :return:
        '''
        a, b, c, d = Ivq1[0][0], Ivq1[0][1], Ivq1[1][0], Ivq1[1][1]
        e, f, g, h = Ivq2[0][0], Ivq2[0][1], Ivq2[1][0], Ivq2[1][1]
        u1 = (a ** q + g ** q - (a ** q) * (g ** q)) ** (1 / q)
        u2 = (b ** q + h ** q - (b ** q) * (h ** q)) ** (1 / q)
        v1 = c*e
        v2 = d*f
        return ([u1, u2], [v1, v2])

    def Numbermulti(self, Ivq, n, q):
        '''
        数乘
        :param Ivq: 区间值
        :param n: 实数
        :param q:
        :return:
        '''
        a, b, c, d = Ivq[0][0], Ivq[0][1], Ivq[1][0], Ivq[1][1]
        u1 = (1 - ((1 - a ** q) ** n)) ** (1 / q)
        u2 = (1 - ((1 - b ** q) ** n)) ** (1 / q)
        v1 = c ** n
        v2 = d ** n
        return ([u1, u2], [v1, v2])

    #改，求gij，这个得分函数是哪个公式
    def getscore(self,IVq):
        '''
        我们提出的得分函数
        :param IVq:区间值
        :param q:q值
        :return:
        '''
        a = IVq[0][0]
        b = IVq[0][1]
        c = IVq[1][0]
        d = IVq[1][1]
        return (m.log(a + b + c + d + 1) + (b - a) + (d - c) ** 2 + (a - c + b - d) * m.log(3) / 2) / (2 * m.log(3))

    def Exponentiation(self,Ivq1,q,n):
        '''
        次方运算
        :param Ivq1:
        :param q:
        :param n:开多少次方
        :return:
        '''
        a, b, c, d = Ivq1[0][0], Ivq1[0][1], Ivq1[1][0], Ivq1[1][1]
        u1 = a ** n
        u2 = b ** n
        v1 =(1-((1-(c**q))**n))**(1/q)
        v2 =(1-((1-(d**q))**n))**(1/q)
        return ([u1, u2], [v1, v2])

    def getPosNegPoint(self, NormalizedMatrix):
        '''
        求正负理想解
        :param NormalizedMatrix: 区间值矩阵
        :param q: q值
        :return: 传入区间值矩阵的贴近度矩阵
        '''
        Row, Column = len(NormalizedMatrix), len(NormalizedMatrix[0])
        for i in range(Row):
            Positiveline, Negativeline = [], []
            for j in range(Column):
                ##求理想点
                Positiveidu1 = np.max((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 0])[:, 0]))
                Positiveidu2 = np.max((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 0])[:, 1]))
                Positiveidv1 = np.min((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 1])[:, 0]))
                Positiveidv2 = np.min((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 1])[:, 1]))
                Negativeidu1 = np.min((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 0])[:, 0]))
                Negativeidu2 = np.min((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 0])[:, 1]))
                Negativeidv1 = np.max((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 1])[:, 0]))
                Negativeidv2 = np.max((((NormalizedMatrix[:, j])[:, 1])[:, 1]))
                Positiveline.append(([Positiveidu1, Positiveidu2], [Positiveidv1, Positiveidv2]))
                Negativeline.append(([Negativeidu1, Negativeidu2], [Negativeidv1, Negativeidv2]))

        return Positiveline, Negativeline

    def getPosNor(self, Ivq, Pos, Neg,q):
        '''
        对正类型的指标进行处理
        :param Ivq: 区间值
        :param Pos: 正理想解元素
        :param Neg: 负理想解元素
        :param q: q值
        :return:
        '''
        t=self.division(self.subtraction(Ivq,Neg,q),self.subtraction(Pos,Neg,q),q)
        num = self.Numbermulti(t, 64, q)  # 去掉了log2
        Poss = self.Numbermulti(Pos, 4, q)  # 4改为4*pos
        PosNor = self.addition(Poss, num, q)
        return PosNor


    def getNegNor(self, Ivq, Pos, Neg,q):
        '''
        对负类型指标进行处理
        题中用的是+1，本处改成+正理想元素
        :param Ivq:区间值
        :param Pos: 正理想解元素
        :param Neg: 负理想解元素
        :param q: q值
        :return:
        '''

        t=self.division(self.subtraction(Neg,Ivq,q),self.subtraction(Pos,Neg,q),q)
        num= self.Numbermulti(t, 64, q)#去掉了log2
        Poss=self.Numbermulti(Pos,10,q)#10改为10*pos
        NegNor=self.subtraction(Poss,num,q)
        return NegNor

    def NormalizedMatrix(self,Matrix,Positiveline, Negativeline,q):
        '''
        规范化矩阵
        :param Matrix:决策矩阵
        :param q:q值
        :return:Matrix规范化之后的矩阵
        '''
        costindex = (0,1)  # 表示哪一列是负指标,从0开始
        for i in range(len(Matrix)):
            for j in costindex:
                Matrix[i][j] = self.getNegNor(Matrix[i][j], Positiveline[j], Negativeline[j], q)#为负属性
            else:
                Matrix[i][j] = self.getPosNor(Matrix[i][j], Positiveline[j], Negativeline[j], q)#为正属性
        return Matrix

    def getMarginalUtilityScore(self,NormalizedMatrix):
        '''
        获取边际效用得分
        :param NormalizedMatrix:规范化矩阵
        :return:
        '''
        ScoreMatrix=[]
        for Row in range(len(NormalizedMatrix)):
            Scoreline=[]
            for Column in range(len(NormalizedMatrix[0])):
                t=self.getscore(NormalizedMatrix[Row][Column])
                Scoreline.append(t)
            ScoreMatrix.append(Scoreline)
        return ScoreMatrix

    #不用改
    def getFinalUtilityScore(self,ScoreMatrix,Weight):
        '''
        获取最终效用得分
        :param ScoreMatrix: 得分矩阵
        :param Weight: 权重
        :return:
        '''
        U = []
        for Row in range(len(ScoreMatrix)):
            u0=0
            for Column in range(len(ScoreMatrix[0])):
                u0+=Weight[Column]*ScoreMatrix[Row][Column]
            U.append(u0)
        return U

    def getResult(self):
        '''
        最终结果
        :param Matrix:
        :param q:
        :return:
        '''
        Positiveline, Negativeline=self.getPosNegPoint(self.matrix)#获取方案对应正负属性的值，获得决策矩阵gij
        NormalizedMatrix=self.NormalizedMatrix(Matrix, Positiveline, Negativeline, self.q)#规范化矩阵
        ScoreMatrix=self.getMarginalUtilityScore(NormalizedMatrix)#得分函数
        U=self.getFinalUtilityScore(ScoreMatrix, self.weight)#最终排名
        U=[i/sum(U) for i in U ]
        return U



if __name__ == "__main__":
    Matrix = np.array([[([0.58, 0.75], [0.1, 0.2]), ([0.7, 0.78], [0.2, 0.3]), ([0.5, 0.78], [0.1, 0.2]),
                        ([0.65, 0.7], [0.3, 0.35]), ([0.4, 0.5], [0.5, 0.6])],
                       [([0.5, 0.6], [0.1, 0.2]), ([0.75, 0.78], [0.2, 0.3]), ([0.6, 0.78], [0.1, 0.15]),
                       ([0.7, 0.8], [0.2, 0.3]), ([0.5, 0.6], [0.4, 0.5])],
                       [([0.5, 0.78], [0.1, 0.2]), ([0.6, 0.7], [0.3, 0.4]), ([0.7, 0.78], [0.2, 0.3]), ([0.6, 0.7], [0.3, 0.4]),
                       ([0.35, 0.45], [0.5, 0.65])],
                       [([0.75, 0.780], [0.2, 0.3]), ([0.6, 0.75], [0.2, 0.3]), ([0.7, 0.78], [0.2, 0.3]),
                       ([0.55, 0.65], [0.3, 0.4]), ([0.35, 0.4], [0.6, 0.65])],
                       [([0.6, 0.75], [0.3, 0.4]), ([0.5, 0.6], [0.4, 0.5]), ([0.6, 0.7], [0.3, 0.4]), ([0.5, 0.6], [0.4, 0.5]),
                       ([0.1, 0.2], [0.4, 0.5])]])

    weight = (0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2)
    # print(Matrix)
    # print("xxxxxxx")
    maut = MAUT(Matrix, weight, 3)

    result = maut.getResult()
    print(result)
    # print(f'U={np.round(result,4)}')

